| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 智慧养老 | 第12-13页 |
| 1.3.2 护理管理信息化 | 第13-14页 |
| 1.4 课题的主要内容 | 第14页 |
| 1.5 论文的结构简述 | 第14-16页 |
| 第二章 课题相关理论与技术 | 第16-29页 |
| 2.1 数据仓库 | 第16-20页 |
| 2.1.1 数据仓库的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 数据仓库的特点 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据仓库系统结构 | 第17-19页 |
| 2.1.4 多维数据集 | 第19-20页 |
| 2.2 数据挖掘技术与工具 | 第20-26页 |
| 2.2.1 数据挖掘的概念 | 第20页 |
| 2.2.2 数据挖掘的过程 | 第20-22页 |
| 2.2.3 数据挖掘的分类 | 第22-23页 |
| 2.2.4 数据挖掘的主要工具 | 第23-26页 |
| 2.3 系统实现相关技术 | 第26-28页 |
| 2.3.1 B/S模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 MVC设计模式 | 第27-28页 |
| 2.3.3 ASP.NET相关技术 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 智慧养老护理系统的需求分析 | 第29-46页 |
| 3.1 总体需求分析 | 第29-30页 |
| 3.2 用户角色分析 | 第30-31页 |
| 3.3 业务流程分析 | 第31-34页 |
| 3.4 功能性需求分析 | 第34-43页 |
| 3.4.1 总体功能分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 系统功能结构 | 第35-36页 |
| 3.4.3 功能模块分析 | 第36-40页 |
| 3.4.4 功能用例分析 | 第40-43页 |
| 3.5 非功能性需求分析 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 智慧养老护理系统的总体设计 | 第46-58页 |
| 4.1 系统设计目标 | 第46页 |
| 4.2 系统总体设计 | 第46-49页 |
| 4.2.1 开发环境及工具 | 第46-47页 |
| 4.2.2 软件架构设计 | 第47-48页 |
| 4.2.3 网络拓扑结构 | 第48-49页 |
| 4.3 系统功能设计 | 第49-52页 |
| 4.3.1 基本信息管理模块 | 第49-50页 |
| 4.3.2 护理管理模块 | 第50页 |
| 4.3.3 健康管理模块 | 第50-51页 |
| 4.3.4 特殊事件管理模块 | 第51-52页 |
| 4.4 数据库设计 | 第52-55页 |
| 4.4.1 数据库设计原则 | 第52-53页 |
| 4.4.2 数据库概念模型设计 | 第53-54页 |
| 4.4.3 数据库模型设计 | 第54-55页 |
| 4.5 多维数据集设计 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 智慧养老护理系统的设计与实现 | 第58-76页 |
| 5.1 基于决策树算法的护理方案分析 | 第58-67页 |
| 5.1.1 数据预处理 | 第58-61页 |
| 5.1.2 决策树分类方法概述 | 第61-62页 |
| 5.1.3 决策树算法介绍 | 第62-64页 |
| 5.1.4 决策树算法在护理方案选择中的应用 | 第64-67页 |
| 5.2 基于关联规则的护理人员分析 | 第67-72页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第67-68页 |
| 5.2.2 关联规则概述 | 第68-69页 |
| 5.2.3 经典关联规则算法-Apriori | 第69-70页 |
| 5.2.4 基于Apriori算法的关联规则挖掘过程 | 第70-72页 |
| 5.3 智慧养老护理系统主要功能模块实现 | 第72-75页 |
| 5.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 总结 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录A 系统数据库表结构 | 第84-94页 |